一种扎啤桶外壁热传感监测剔除系统及方法与流程

1.本发明属于酿酒领域，具体为一种扎啤桶外壁热传感监测剔除系统及方法。


背景技术：

2.随着酿酒业的发展，发酵条件好的酿酒可以采用恒温室技术发酵，这样发酵所需的时间和发酵的产量都是动态平衡的，处于一个很小的变动范围之内，不会因为温度的变化而影响发酵。只要保持发酵的最佳温度范围，同时控制好其它变量因素，即可达到最好的出酒率和出酒口感，温度范围为20到25摄氏度，但是如何保证温度一直是个难点。
3.传统的进销存涉及的专利大致有cn 109932986a、cn208238287u和cn 208238287u等，这类专利主要是对酿酒的温度进行控制，但是无法保证所产出的酒桶温度一定为最佳，所以急需一种监测系统增加热传感检测后未出现该问题的市场投诉，无法发现了因液位检测出现故障后的产品质量问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种扎啤桶外壁热传感监测剔除系统及方法，该系统增加热传感检测后未出现该问题的市场投诉，同时在生产中也发现了因液位检测出现故障后的产品质量问题，避免了市场投诉。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种扎啤桶外壁热传感监测剔除系统及方法，包括热传感监测模组、报警模组、温度控制器模组、继电器模组、光电开关模组、剔除器和控制系统模组；
6.其特征在于：所述控制系统模组中断优先级高于所述热传感监测模组、所述报警模组、所述温度控制器模组、所述继电器模组和所述光电开关模组；
7.所述控制系统模组内部集成登陆系统，根据labview信号槽连接上位机界面；
8.所述温度控制器模组包括采样间隔设定和热误差阈值。
9.优选地，其中所述控制系统模组内置rtos实时嵌入式操作系统，且外置api接口连接在所述温度控制器模组上。
10.优选地，包括以下步骤：
11.s11,进行酒桶三维模型构建，简化模型导入元件分析；
12.s12,利用热传感器对桶外壁温度进行检测；
13.s13,输出一个4到20毫安模拟量信号给温度控制器；
14.s14,进行温度场的分析、确定温度场分布云图，然后根据云图值初步量化热敏区域；
15.s15,按照黄金分割法确定酒桶测温点；
16.s16,温度控制器通过对比，当高于设定温度时，输出一个开关量信号给继电器和报警灯，此时报警灯闪烁并且伴有蜂鸣声提示；
17.s17,继电器得电后给生产上的plc一个开关量的输入信号；
18.s18,plc经过程序处理，在桶到达剔除器时，检测到有报警信号就进行剔除,若温度控制器低于设备温度时，设备正常运行。
19.优选地，针对步骤s11，酒桶三维模型构建完成后导入木桶模型，建立轴向坐标x和时间t的温度分布，分析木桶的热变形，其中热变形模型为：
[0020][0021]
其中δl为酒桶的纵向热变形，α为酒桶线性膨胀稀疏，l为酒桶原始长度；
[0022]
将建立好的模型参数导入系统中，完成初始化。
[0023]
优选地，针对步骤s14,其中酒桶温度场的分析为稳态性热分析，当机器运转时，将酒桶热参数进行传递，将得到的酒桶温度分布作为载荷，同时施加位移约束，当温度趋于平衡时记载参数值到系统中。
[0024]
优选地，针对步骤s14,其中根据云图值初步量化热敏区域具体为如下步骤：
[0025]
在热敏区域采用温度传感器标签对酒桶的黄金分割点进行测温；
[0026]
测量完成后带入黄金分割进行求解，然后继续迭代；
[0027]
将最后两点处的测试数据带入热变量模型；
[0028]
确定分割点的最佳热敏区域。
[0029]
优选地，其中测量点根据灰关联度排序黄金分割点进行备选，并且结合模糊聚类分组并进行优化。
[0030]
优选地，其中采集点的回归分析通过取各自变量在酒桶某一个置信水平下的值进行预测范围，然后找出每个因素变量和响应值的关系，其中多元线性回归模型为：
[0031]
y＝a0+a1x
1i
+a2x
2i
+
…
+anx
ni
+ε,(i＝1,2,
…
m)
[0032]
ε为随机扰动观测值，满足e(ε)＝0,a0,a1,
…
,an为n+1个未知参数，a0为回归常数。
[0033]
优选地，针对步骤s17，plc控制器借助labview远程面板发布功能，将检测端面板发布到web端，本地或者远程通过浏览器输入网址对酒桶温度服务端进行实时监控。
[0034]
优选地，针对步骤s16、s17和s18，通过对最佳监测区域测温，将热传感器安装在动态秤处，当物体到达检测光电时开始检测，正常酒的温度在10
°
左右，当出现异常时，桶的温度会超过15度，我们将温度检测标准设定为15度，当该桶到达检测光电时开始检测该桶的温度，低于设定温度时，正常运行至下道工序，当出现高于设定温度时，报警灯闪烁，同时该桶会被剔除器剔除。
[0035]
综上，本发明的扎啤桶外壁热传感监测剔除系统以及方法与旧系统对比进行多组温度点的测量并且确定最佳测量点然后进行校正，通过黄金分割点和系统多元模型建模并且结合模糊聚类分组并进行优化，通过对酒的温度和碱水温度进行比较，利用热传感器检测桶外壁的温度然后进行剔除，避免了市场的投诉。
附图说明
[0036]
此处所说明的附图用来提供对本技术的进一步理解，构成本技术的一部分，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
[0037]
图1为本发明运行流程图；
[0038]
图2为本发明整体算法流程图。
具体实施方式
[0039]
以下将配合附图及实施例来详细说明本技术的实施方式，借此对本技术如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
[0040]
请参阅图1-2，本发明提供一种扎啤桶外壁热传感监测剔除系统及方法，参考图1和图2，首先进行酒桶三维模型构建，简化模型导入元件分析，利用热传感器对桶外壁温度进行检测酒桶三维模型构建完成后导入木桶模型，建立轴向坐标x和时间t的温度分布，分析木桶的热变形，其中热变形模型为：
[0041][0042]
其中δl为酒桶的纵向热变形，α为酒桶线性膨胀稀疏，l为酒桶原始长度；将建立好的模型参数导入系统中，完成初始化。利用热传感器对桶外壁温度进行检测。
[0043]
其中读写器将温度采集的信号通过rs232-usb转接口传输给上位机，位移传感器采集的热位移信息通过控制器传输给上位机，上位机对酒桶温度测点数据和热变形进行统计和相关分析。
[0044]
其中温度数据采用累计会给模型进行算子求和，模型算法如下：
[0045][0046]
m表示m次独立观察，而(x
j1
,x
j2
,
…
x
jn
；yj)j＝1,2,
…
,m为样本数据，然后构建累计法方程。
[0047]
当热误差样本数据得到后，通过模型参数带入按照叠加规律，通过热误差累计广义均值进行求取，构建累计矩阵和热误差正规方程，对参数模型进行估计，随后将数据传给下位机。
[0048]
输出一个4到20毫安模拟量信号给温度控制器，进行温度场的分析、确定温度场分布云图，然后根据云图值初步量化热敏区域，其中酒桶温度场的分析为稳态性热分析，当机器运转时，将酒桶热参数进行传递，将得到的酒桶温度分布作为载荷，同时施加位移约束，当温度趋于平衡时记载参数值到系统中。
[0049]
具体的，其中根据云图值初步量化热敏区域在热敏区域采用温度传感器标签对酒桶的黄金分割点进行测温；测量完成后带入黄金分割进行求解，然后继续迭代；将最后两点处的测试数据带入热变量模型；确定分割点的最佳热敏区域。
[0050]
其中测量点根据灰关联度排序黄金分割点进行备选，并且结合模糊聚类分组并进行优化；在酒桶中温度测量点的优化中，无法进行无限不知温度感器和其他传感求，所以进行灰关联度的系数计算带入灰度关联模型：
[0051][0052]
其中x0＝{x0(k)∣k＝1,2,
…
m}为温度参考序列；
[0053]
xi＝{xi(k)∣i＝1,2,
…
,n；k＝1,2,
…
m}为比较序列；
[0054]
δ
0i
(k)＝|x0(k)-xi(k)|为分别组，ρ为分辨系数。
[0055]
对于已经经过模糊聚类后的数据与酒桶y方向的热变形进行关系温度映射，得到关系表；采集点的回归分析通过取各自变量在酒桶某一个置信水平下的值进行预测范围，
然后找出每个因素变量和响应值的关系，其中多元线性回归模型为：
[0056]
y＝a0+a1x
1i
+a2x
2i
+
…
+anx
ni
+ε,(i＝1,2,
…
m)
[0057]
ε为随机扰动观测值，满足e(ε)＝0,a0,a1,
…
,an为n+1个未知参数，a0为回归常数。
[0058]
最后通过传输数据到控制器，通过对酒的温度和碱水温度进行比较，利用热传感器检测桶外壁的温度，将热传感器安装在动态秤处，当物体到达检测光电时开始检测，正常酒的温度在10
°
左右，当出现异常时，桶的温度会超过15度，我们将温度检测标准设定为15度，当该桶到达检测光电时开始检测该桶的温度，低于设定温度时，正常运行至下道工序，当出现高于设定温度时，报警灯闪烁，同时该桶会被剔除器剔除。
[0059]
温度控制器通过对比，当高于设定温度时，输出一个开关量信号给继电器和报警灯，此时报警灯闪烁并且伴有蜂鸣声提示，继电器得电后给生产上的plc一个开关量的输入信号，plc经过程序处理，在桶到达剔除器时，检测到有报警信号就进行剔除。若温度控制器低于设备温度时，设备正常运行。
[0060]
针对网络通信问题，plc控制器借助labview远程面板发布功能，将检测端面板发布到web端，本地或者远程通过浏览器输入网址对酒桶温度服务端进行实时监控。
[0061]
如在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可理解，硬件制造商可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名称的差异来作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异来作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接收的误差范围内，本领域技术人员能够在一定误差范围内解决所述技术问题，基本达到所述技术效果。
[0062]
需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0063]
上述说明示出并描述了本发明的若干优选实施例，但如前所述，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。